何らかの事情によりChromeのキャッシュ・フォルダを変更したい場合があります。例えば、
キャッシュの保存先を変更する方法として紹介されているのが、キャッシュの保存フォルダを指定した起動オプションを、Chromeのショートカットなどに設定する方法です。
この方法を採用する場合、ショートカット以外から起動したChromeが、デフォルトのCacheフォルダを再作成してしまう欠点があります。
Windows 10の場合、スタート・メニューからデスクトップ、タスク・バーなど、すべてのショートカットへ同様の設定を施さなければなりません。
この問題をシンボリックリンクで解決してしまおうというアイデアです。
ChromeからはデフォルトのCacheフォルダを参照しているのに、実際には変更された保存先で読み書きすることを実現します。ショートカットは変更しません。
有難いことにXperia Tablet ZへのLollipop適用に関するエントリーは、いまだに多くの方に読まれているエントリーです。
これからLollipopを適用される、あるいは文鎮状態からの復旧が必要なユーザーへのフォローアップとして、Lollipop適用編の2018年版を投稿しました。
使用するツールが2015年から変化したことにより、求められる作業が若干変化しました。最新のツールを利用すると、当時よりも作業が簡単になりました。
またユーザーによっては端末をroot化して、カスタムROMやLineage OSを導入しようとしている人もいるかもしれません。これからそのような作業に挑戦してみようかというユーザーにとって、その作業に先立ち、端末の文鎮化への対処としての復旧手順を予習しておくのは有意義でしょう。
実際のところ製品版のイメージを適用するという点においては、Lollipopの適用も文鎮状態からの復旧手順も、次の前提を満たすことができれば手順は同じです。
Sony Neural Network Console（以下NNC）の本を読んだ。
基本的にはNNCに付属の日本語マニュアルに記載されていることを、分かりやすく紹介している内容なので、マニュアルで十分なユーザーには不要な解説書なのだけれども、各設定項目の紹介であったり、サンプル・プロジェクトの実行から、その編集、オリジナル・データ作成と、そのプロジェクト実装までの手順が網羅されていて、大変読みやすかった。残念だったのがオリジナル・データを作成するための、いわゆる前処理の章。「数式なし、コーディングなしのディープラーニング」としていることからの制約なのか、RapidMiner Studioを用いたGUIによるデータ編集、整形が取り上げらている。この章だけは著者が変わったのか？やる気が尽きたか？と思わせるかの如く、それまでの懇切丁寧な説明から一転して大雑把なところがあり、出版社の正誤表による訂正も、該当の章に集中していた。
http://www.ric.co.jp/book/error/error1114.html
実際、Pythonを使えば数行でできるものを、というレビューもAmazonに投稿されている。
きっと、読者の考えが及ばない事情があったのだと思う。Pythonを使わせるにしても、その環境構築の説明も必要となるだろうし。加えてコーディング解説も収録するならば「コーディングなし」とは何だったのか？と読者を戸惑わせることになったかもしれない。
とはいえ、NNCの裏ではPythonが動いており、NNCの機械学習はPythonに依存している。「コーディングなし」の前提は置いて、Pythonの環境構築については、むしろNNCのPythonを借りてみる、という選択肢もあったのではないかと思った。
もちろん、迂闊に手を出してpipやcondaでライブラリの整合性が破綻し、NNCが動作しなくなるリスクがあるので、分かっていても採用できない手段ではあると想像するが。
このエントリーでは、あくまで「お遊び」としてNNC付属のPython環境を利用するVisual Studio Code（以下VSCode）環境を構築してみる。
続きを読む
